[发明专利]一种基于深度神经网络的激活量量化方法及装置在审
| 申请号： | 201710859537.7 | 申请日： | 2017-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN109543826A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 张渊 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/06 | 分类号： | G06N3/06 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 310051 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于深度神经网络的激活量量化方法及装置，其中，基于深度神经网络的激活量量化方法包括：获取深度神经网络中网络层的激活量，其中，激活量中的元素按高度、宽度及深度三个方向排布；沿激活量的深度方向，将激活量中元素特征间的差异小于预设阈值的深度划分为同一切片组，得到多个切片组；分别采用通过量化公式得到的各切片组对应的量化参数，对各切片组进行量化。通过本方案可以减小量化误差。 | ||
| 搜索关键词： | 激活 神经网络 切片组 量化 量化参数 量化误差 元素特征 网络层 减小 排布 预设 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的激活量量化方法，其特征在于，所述方法包括：获取深度神经网络中网络层的激活量，其中，所述激活量中的元素按高度、宽度及深度三个方向排布；沿所述激活量的深度方向，将所述激活量中元素特征间的差异小于预设阈值的深度划分为同一切片组，得到多个切片组；分别采用通过量化公式得到的各切片组对应的量化参数，对各切片组进行量化。
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